سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های Advanced Mixed Precision برای دستیابی به عملکرد بهتر

کتاب تکنیک‌های Advanced Mixed Precision برای دستیابی به عملکرد بهتر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های Advanced Mixed Precision برای دستیابی به عملکرد بهتر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دقت مختلط در محاسبات عددی
  • 2. مفاهیم پایه اعداد ممیز شناور
  • 3. استاندارد IEEE 754 و نمایش اعداد
  • 4. انواع دقت در محاسبات: تک‌دقت، دو‌دقت، چهار‌دقت
  • 5. کاربرد دقت مختلط در یادگیری ماشین
  • 6. مزایای استفاده از دقت مختلط: سرعت و مصرف حافظه
  • 7. چالش‌های دقت مختلط: دقت نتایج و پایداری عددی
  • 8. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌ها برای دقت مختلط
  • 9. انتخاب صحیح انواع داده برای لایه‌های شبکه عصبی
  • 10. دسته‌بندی لایه‌های مقاوم به کاهش دقت
  • 11. تکنیک‌های افزایش مقیاس (Scaling) برای پایداری
  • 12. روش‌های گرادیان‌سازی با دقت مختلط
  • 13. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری با دقت مختلط
  • 14. پیاده‌سازی دقت مختلط با کتابخانه‌های رایج (TensorFlow, PyTorch)
  • 15. مدیریت انواع داده در مدل‌های پیچیده
  • 16. بررسی تأثیر دقت مختلط بر دقت نهایی مدل
  • 17. روش‌های تشخیص و اصلاح خطاهای دقت مختلط
  • 18. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از دقت مختلط
  • 19. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای کاهش حجم مدل
  • 20. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 22. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای مدل‌های کوچک
  • 23. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 24. تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
  • 25. استفاده از دقت مختلط در سخت‌افزارهای خاص (GPU, TPU)
  • 26. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 27. تکنیک‌های کاهش حجم مدل بدون افت دقت
  • 28. مدل‌های فشرده و کارآمد
  • 29. تحلیل معماری‌های شبکه عصبی برای دقت مختلط
  • 30. بهینه‌سازی معماری‌های کانولوشنال با دقت مختلط
  • 31. بهینه‌سازی معماری‌های بازگشتی با دقت مختلط
  • 32. تکنیک‌های pruning (هرس کردن) برای کاهش پارامترها
  • 33. کاهش نویز در داده‌ها با استفاده از دقت مختلط
  • 34. کاربرد دقت مختلط در پردازش تصویر
  • 35. کاربرد دقت مختلط در پردازش زبان طبیعی
  • 36. کاربرد دقت مختلط در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. کاربرد دقت مختلط در تحلیل داده‌های حجیم
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی دستگاه‌های موبایل
  • 39. مدل‌های یادگیری ماشین کم‌مصرف
  • 40. تکنیک‌های خودکارسازی انتخاب دقت داده
  • 41. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و دقت مختلط
  • 42. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و دقت مختلط
  • 43. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) و دقت مختلط
  • 44. پردازش سیگنال با دقت مختلط
  • 45. کاربرد دقت مختلط در رباتیک
  • 46. کاربرد دقت مختلط در سیستم‌های خودران
  • 47. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ با دقت مختلط
  • 48. تکنیک‌های موازی‌سازی برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 49. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها با دقت مختلط
  • 50. مبادله دقت و عملکرد در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 51. ارزیابی جامع مدل‌های با دقت مختلط
  • 52. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های با دقت مختلط
  • 53. مدیریت ریسک‌های مرتبط با دقت مختلط
  • 54. تکنیک‌های افزایش پایداری در محاسبات عددی
  • 55. کاربرد دقت مختلط در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 56. بهینه‌سازی محاسبات علمی با دقت مختلط
  • 57. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با دقت مختلط
  • 58. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار
  • 59. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های محدود
  • 60. ملاحظات امنیتی در استفاده از دقت مختلط
  • 61. تحلیل مصرف توان در سخت‌افزارهای محاسباتی
  • 62. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سخت‌افزارهای کم‌مصرف
  • 63. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency) در استنتاج
  • 64. مدیریت منابع در سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 65. کاربرد دقت مختلط در بهینه‌سازی انرژی
  • 66. روش‌های جدید در دقت مختلط
  • 67. آینده دقت مختلط در هوش مصنوعی
  • 68. تحلیل علمی خطاهای ممیز شناور
  • 69. مدل‌سازی اثرات خطاهای ممیز شناور
  • 70. تکنیک‌های افزایش دقت در محاسبات کوانتومی
  • 71. کاربرد دقت مختلط در الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 72. تحلیل پیچیدگی محاسباتی مدل‌ها
  • 73. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازنده‌های گرافیکی نسل جدید
  • 74. کاربرد دقت مختلط در هوش مصنوعی لبه (Edge AI)
  • 75. مدل‌های سبک‌وزن برای دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 76. تکنیک‌های کاهش مصرف باتری در دستگاه‌های هوشمند
  • 77. کاربرد دقت مختلط در پردازش داده‌های حسگر
  • 78. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش بلادرنگ
  • 79. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای انتقال داده
  • 80. مدیریت نسخه‌های مدل و دقت مختلط
  • 81. تکنیک‌های آزمایش A/B برای مدل‌های با دقت مختلط
  • 82. ارزیابی اقتصادی استفاده از دقت مختلط
  • 83. تأثیر دقت مختلط بر چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
  • 84. مدیریت دانش در حوزه دقت مختلط
  • 85. آموزش متخصصان هوش مصنوعی در زمینه دقت مختلط
  • 86. استانداردهای صنعتی برای دقت مختلط
  • 87. مسائل حقوقی و اخلاقی در استفاده از دقت مختلط
  • 88. پیش‌بینی روند آینده دقت مختلط
  • 89. کاربرد دقت مختلط در محاسبات علمی موازی
  • 90. بهینه‌سازی مدل‌ها برای معماری‌های پردازشی نوین
  • 91. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 92. مدل‌های خودکار برای انتخاب دقت داده
  • 93. پیاده‌سازی دقت مختلط در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
  • 94. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل برای مدل‌های با دقت مختلط
  • 95. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در پروژه‌های دقت مختلط
  • 96. استفاده از دقت مختلط در تحلیل ریسک مالی
  • 97. کاربرد دقت مختلط در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 98. تکنیک‌های بهبود سرعت آموزش مدل‌ها
  • 99. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پلتفرم‌های ابری
  • 100. مدیریت مقیاس‌پذیری در مدل‌های با دقت مختلط

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.